AI・機械学習の自動化プラットフォームDataRobotが新バージョン v4.0 日本語版をリリース
多値分類や異常検知など、幅広い問題に対応する新機能が追加
関係者各位
2018年1月10日
DataRobot, Inc.
AI・機械学習の自動化プラットフォームDataRobotが
新バージョン v4.0 日本語版をリリース
多値分類や異常検知など、幅広い問題に対応する新機能が追加
米国DataRobot, Inc.（本社：マサチューセッツ州ボストン）は、本日、機械学習自動化プラットフォームDataRobotの日本語化新バージョン 4.0 をリリース致しました。今回の新バージョンでは、より幅広い予測分析手法の自動化により、解決できる問題の種類が大幅に増えただけでなく、それらを解釈可能な形で提示する機能の追加を行いました。
●多値分類問題への対応
TRUE、FALSEのような２つの答えを出す２値分類だけではなく、”カテゴリーA”、 ”カテゴリーB”、”カテゴリーC”、”カテゴリーD”のどこに属するのかと言った10種類までの多値の分離問題を解くことできるようになりました。
例えば、”顧客Aがどこのセグメントに属するのか？” や、”どのチャネルでのアプローチが効果的なのか？”といった問題に対応できるようになりました。
下：多クラス混同行列のスクリーンショット
緑の円のサイズが予測が当たっているところを表し、赤の円のサイズが予測が当たっていないところを表している
他クラス混同行列をDataRobotのUIに取り込みデータサイエンティストのみならず、ビジネスユーザーでも直感的にモデルがどのような精度を持っているのかを捉えることができます。
●異常検知問題への対応（ベータ版）
異常データのラベル付けが行われているデータを使った「教師あり」モデルは今までも可能でしたが、すべての異常値にラベルを貼り、検出することは時間と費用がかかる上に、これまでに発生していない”異常”には適応することができませんでした。DataRobot V.4.0では ”外れ値検出”、”新規性検出”の異常検出の問題に対応できるようになりました。
異常検知の具体的な活用例として、製造業ではこれまでに一度も発生していない故障や数えるほどしか発生していない故障を検知することによって予防検知を実現できるようになります。また金融業における不正取引では犯罪の高度化によって過去と同じパターンが取られず、常に最新の手法となります。そのような不正取引においても過去の取引との違いからくる異常を検知して未然に検知することができるようになります。
●グレイボックス化のさらなる追求
機械学習アルゴリズムが導き出した法則（回帰係数）を手動で変更し、生成されたモデルを編集することが出来るようになりました。例えば特定のデータ項目と予測対象に既知の関係があるが、モデルがそれを見つけ出せなかった場合や、正しい関係性を使ってもビジネス上の制約が満たされない場合などに、変更を加えることができます。
●最新機械学習アルゴリズムの追加
・頻度ー強度モデルの追加
例えば、保険金請求のような頻繁には発生しない事象を予測する問題において、頻度と金額を別々にモデル化することで、より高い精度を出すアルゴリズムが追加されました。
・H2O、SparkMLがブループリントで動作可能に
大規模なデータセットを利用する場合でも分散処理によってより速く学習することができます。
●運用機能の充実
・リソースモニター
DataRobotシステム全体で保有するワーカー（分析エンジン）リソースの利用状況を把握することができます。
ユーザー毎に専有するワーカーリソースを確認でき、システム全体のリソース分配などでご活用頂けます。
＜DataRobotとは＞
DataRobotは世界で最も先進的なエンタープライズ機械学習プラットフォームです。機械学習プロジェクトの各ワークフローを大幅に自動化することでデータ活用を飛躍的に向上させます。優れたユーザーインターフェイスによる高い操作性だけでなく、一般的な機械学習ツールでは機械学習フローをデータサイエンティストが設計しなくてはならないのに対し、事前に ソフトに埋め込まれた世界最強（注1:弊社にはデータサイエンティストのコンペサイト、Kaggleにて世界1位にランクインしたデータサイエンティストが多数在籍しています）の データサイエンティストの知見を自動で選択します。それにより、誰でも簡単に超高精度の 予測モデル生成を行えます。高速なモデル生成に加え、モデルのビジネス導入までを自動化 しているため、事業への展開がスムーズに行えます。
既に国内においても大阪ガス株式会社、トランスコスモス株式会社、パナソニック株式会社、三井住友カード株式会社、株式会社リクルートホールディングスなど様々な業界での導入実績がございます。
＜DataRobot, Inc.とは＞
2012年に米国マサチューセッツ州ボストンにて設立。現在はアメリカのほか、日本、イギリス、ウクライナ、シンガポール、オーストリア、ベラルーシ、インド、アメリカ、インドなど世界に営業拠点を置いてビジネスを行なっており、スポーツ、金融、ヘルスケア、小売ほか、幅広い業界で採用されています。
本件に関するお問い合わせ先
DataRobot, Inc. ジャパンマーケティング担当 小林奈津子
info-jp@datarobot.com
2018年1月10日
DataRobot, Inc.
AI・機械学習の自動化プラットフォームDataRobotが
新バージョン v4.0 日本語版をリリース
多値分類や異常検知など、幅広い問題に対応する新機能が追加
米国DataRobot, Inc.（本社：マサチューセッツ州ボストン）は、本日、機械学習自動化プラットフォームDataRobotの日本語化新バージョン 4.0 をリリース致しました。今回の新バージョンでは、より幅広い予測分析手法の自動化により、解決できる問題の種類が大幅に増えただけでなく、それらを解釈可能な形で提示する機能の追加を行いました。
●多値分類問題への対応
TRUE、FALSEのような２つの答えを出す２値分類だけではなく、”カテゴリーA”、 ”カテゴリーB”、”カテゴリーC”、”カテゴリーD”のどこに属するのかと言った10種類までの多値の分離問題を解くことできるようになりました。
例えば、”顧客Aがどこのセグメントに属するのか？” や、”どのチャネルでのアプローチが効果的なのか？”といった問題に対応できるようになりました。
下：多クラス混同行列のスクリーンショット
緑の円のサイズが予測が当たっているところを表し、赤の円のサイズが予測が当たっていないところを表している
他クラス混同行列をDataRobotのUIに取り込みデータサイエンティストのみならず、ビジネスユーザーでも直感的にモデルがどのような精度を持っているのかを捉えることができます。
●異常検知問題への対応（ベータ版）
異常データのラベル付けが行われているデータを使った「教師あり」モデルは今までも可能でしたが、すべての異常値にラベルを貼り、検出することは時間と費用がかかる上に、これまでに発生していない”異常”には適応することができませんでした。DataRobot V.4.0では ”外れ値検出”、”新規性検出”の異常検出の問題に対応できるようになりました。
異常検知の具体的な活用例として、製造業ではこれまでに一度も発生していない故障や数えるほどしか発生していない故障を検知することによって予防検知を実現できるようになります。また金融業における不正取引では犯罪の高度化によって過去と同じパターンが取られず、常に最新の手法となります。そのような不正取引においても過去の取引との違いからくる異常を検知して未然に検知することができるようになります。
●グレイボックス化のさらなる追求
機械学習アルゴリズムが導き出した法則（回帰係数）を手動で変更し、生成されたモデルを編集することが出来るようになりました。例えば特定のデータ項目と予測対象に既知の関係があるが、モデルがそれを見つけ出せなかった場合や、正しい関係性を使ってもビジネス上の制約が満たされない場合などに、変更を加えることができます。
●最新機械学習アルゴリズムの追加
・頻度ー強度モデルの追加
例えば、保険金請求のような頻繁には発生しない事象を予測する問題において、頻度と金額を別々にモデル化することで、より高い精度を出すアルゴリズムが追加されました。
・H2O、SparkMLがブループリントで動作可能に
大規模なデータセットを利用する場合でも分散処理によってより速く学習することができます。
●運用機能の充実
・リソースモニター
DataRobotシステム全体で保有するワーカー（分析エンジン）リソースの利用状況を把握することができます。
ユーザー毎に専有するワーカーリソースを確認でき、システム全体のリソース分配などでご活用頂けます。
＜DataRobotとは＞
DataRobotは世界で最も先進的なエンタープライズ機械学習プラットフォームです。機械学習プロジェクトの各ワークフローを大幅に自動化することでデータ活用を飛躍的に向上させます。優れたユーザーインターフェイスによる高い操作性だけでなく、一般的な機械学習ツールでは機械学習フローをデータサイエンティストが設計しなくてはならないのに対し、事前に ソフトに埋め込まれた世界最強（注1:弊社にはデータサイエンティストのコンペサイト、Kaggleにて世界1位にランクインしたデータサイエンティストが多数在籍しています）の データサイエンティストの知見を自動で選択します。それにより、誰でも簡単に超高精度の 予測モデル生成を行えます。高速なモデル生成に加え、モデルのビジネス導入までを自動化 しているため、事業への展開がスムーズに行えます。
既に国内においても大阪ガス株式会社、トランスコスモス株式会社、パナソニック株式会社、三井住友カード株式会社、株式会社リクルートホールディングスなど様々な業界での導入実績がございます。
＜DataRobot, Inc.とは＞
2012年に米国マサチューセッツ州ボストンにて設立。現在はアメリカのほか、日本、イギリス、ウクライナ、シンガポール、オーストリア、ベラルーシ、インド、アメリカ、インドなど世界に営業拠点を置いてビジネスを行なっており、スポーツ、金融、ヘルスケア、小売ほか、幅広い業界で採用されています。
本件に関するお問い合わせ先
DataRobot, Inc. ジャパンマーケティング担当 小林奈津子
info-jp@datarobot.com
すべての画像
